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  <title>基于redis的分布式锁 | xiezc的小站</title>
  





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                2019-03-22
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        <p>随着业务越来越复杂，应用服务都会朝着分布式、集群方向部署，而分布式<a href="https://baike.baidu.com/item/CAP%E5%8E%9F%E5%88%99/5712863" target="_blank" rel="noopener">CAP原则</a>告诉我们，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。</p>
<p>很多场景中，需要使用分布式事务、分布式锁等技术来保证数据最终一致性。有的时候，我们需要保证某一方法同一时刻只能被一个线程执行。<br>在单机（单进程）环境中，JAVA提供了很多并发相关API，但在多机（多进程）环境中就无能为力了。</p>
<p>对于分布式锁，最好能够满足以下几点</p>
<blockquote>
<p>可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行<br>这把锁要是一把可重入锁（避免死锁）<br>这把锁最好是一把阻塞锁<br>有高可用的获取锁和释放锁功能<br>获取锁和释放锁的性能要好</p>
</blockquote>
<p>针对分布式锁，目前有以下几种实现方案（From: <a href="http://www.hollischuang.com/archives/1716" target="_blank" rel="noopener">http://www.hollischuang.com/a…</a>）</p>
<blockquote>
<p>基于数据库实现分布式锁<br>基于缓存实现分布式锁<br>基于zookeeper实现分布式锁</p>
</blockquote>
<p>对于第一种（基于数据库）及第三种（基于zookeeper）的实现方式可以参考博文<a href="http://www.hollischuang.com/archives/1716" target="_blank" rel="noopener">http://www.hollischuang.com/a…</a>，本篇文章介绍如何基于redis实现分布式锁</p>
<p>首先奉上源码 <a href="https://github.com/manerfan/manerfan-spring-boot-starters/blob/master/manerfan-springboot-starter-ratelimiter/src/main/kotlin/com/manerfan/starter/ratelimiter/SyncLock.kt" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/manerfan/m…</a></p>
<p>由于 redis是单线程实现的, 所以每个客户端发送的redis命令都是串行化执行的,   因此使用redis来实现分布式锁, 要保证加锁和解锁都只能一条命令来完成才能真正的安全加解锁. </p>
<blockquote>
<p> 由于redis防止死锁会有过期时间的设置,  如果某个阻塞操作确实会花费很多的时间, 达到超时时间了, 这样不会出现问题吗?   任何事情都有利弊, 这是分布式无法避免的问题. 所以分布式的使用要避免这种情况,  要合理评估获取锁的时间</p>
</blockquote>
<h2 id="前言"><a href="#前言" class="headerlink" title="前言"></a>前言</h2><p>分布式锁一般有三种实现方式：1. 数据库乐观锁；2. 基于Redis的分布式锁；3. 基于ZooKeeper的分布式锁。本篇博客将介绍第二种方式，基于Redis实现分布式锁。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客，然而他们的实现却有着各种各样的问题，为了避免误人子弟，本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁。</p>
<h2 id="可靠性"><a href="#可靠性" class="headerlink" title="可靠性"></a>可靠性</h2><p>首先，为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：</p>
<ol>
<li>互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。</li>
<li>不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。</li>
<li>具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。</li>
<li>解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。</li>
</ol>
<h2 id="代码实现"><a href="#代码实现" class="headerlink" title="代码实现"></a>代码实现</h2><h3 id="组件依赖"><a href="#组件依赖" class="headerlink" title="组件依赖"></a>组件依赖</h3><p>首先我们要通过Maven引入Jedis开源组件，在pom.xml文件加入下面的代码：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">`&lt;dependency&gt;``    ``&lt;groupId&gt;redis.clients&lt;/groupId&gt;``    ``&lt;artifactId&gt;jedis&lt;/artifactId&gt;``    ``&lt;version&gt;``2.9``.``0``&lt;/version&gt;``&lt;/dependency&gt;`</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<h3 id="加锁代码"><a href="#加锁代码" class="headerlink" title="加锁代码"></a>加锁代码</h3><p><strong>正确姿势</strong></p>
<p>Talk is cheap, show me the code。先展示代码，再带大家慢慢解释为什么这样实现：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">`public` `class` `RedisTool &#123;` `    ``private` `static` `final` `String LOCK_SUCCESS = ``&quot;OK&quot;``;``    ``private` `static` `final` `String SET_IF_NOT_EXIST = ``&quot;NX&quot;``;``    ``private` `static` `final` `String SET_WITH_EXPIRE_TIME = ``&quot;PX&quot;``;` `    ``/**``     ``* 尝试获取分布式锁``     ``* @param jedis Redis客户端``     ``* @param lockKey 锁``     ``* @param requestId 请求标识``     ``* @param expireTime 超期时间``     ``* @return 是否获取成功``     ``*/``    ``public` `static` `boolean` `tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, ``int` `expireTime) &#123;` `        ``String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);` `        ``if` `(LOCK_SUCCESS.equals(result)) &#123;``            ``return` `true``;``        ``&#125;``        ``return` `false``;` `    ``&#125;` `&#125;`</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>可以看到，我们加锁就一行代码：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，这个set()方法一共有五个形参：</p>
<ul>
<li>第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。</li>
<li>第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value？原因就是我们在上面讲到可靠性时，分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。</li>
<li>第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；</li>
<li>第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。</li>
<li>第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。</li>
</ul>
<p>总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1. 当前没有锁（key不存在），那么就进行加锁操作，并对锁设置个有效期，同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在，不做任何操作。</p>
<p>心细的童鞋就会发现了，我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。首先，set()加入了NX参数，可以保证如果已有key存在，则函数不会调用成功，也就是只有一个客户端能持有锁，满足互斥性。其次，由于我们对锁设置了过期时间，即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁，锁也会因为到了过期时间而自动解锁（即key被删除），不会发生死锁。最后，因为我们将value赋值为requestId，代表加锁的客户端请求标识，那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。由于我们只考虑Redis单机部署的场景，所以容错性我们暂不考虑。</p>
<p><strong>错误示例1</strong></p>
<p>比较常见的错误示例就是使用jedis.setnx()和jedis.expire()组合实现加锁，代码如下：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">`public` `static` `void` `wrongGetLock1(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, ``int` `expireTime) &#123;` `    ``Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);``    ``if` `(result == ``1``) &#123;``        ``// 若在这里程序突然崩溃，则无法设置过期时间，将发生死锁``        ``jedis.expire(lockKey, expireTime);``    ``&#125;` `&#125;`</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>setnx()方法作用就是SET IF NOT EXIST，expire()方法就是给锁加一个过期时间。乍一看好像和前面的set()方法结果一样，然而由于这是两条Redis命令，不具有原子性，如果程序在执行完setnx()之后突然崩溃，导致锁没有设置过期时间。那么将会发生死锁。网上之所以有人这样实现，是因为低版本的jedis并不支持多参数的set()方法。</p>
<p><strong>错误示例2</strong></p>
<p>这一种错误示例就比较难以发现问题，而且实现也比较复杂。实现思路：使用jedis.setnx()命令实现加锁，其中key是锁，value是锁的过期时间。执行过程：1. 通过setnx()方法尝试加锁，如果当前锁不存在，返回加锁成功。2. 如果锁已经存在则获取锁的过期时间，和当前时间比较，如果锁已经过期，则设置新的过期时间，返回加锁成功。代码如下：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">`public` `static` `boolean` `wrongGetLock2(Jedis jedis, String lockKey, ``int` `expireTime) &#123;` `    ``long` `expires = System.currentTimeMillis() + expireTime;``    ``String expiresStr = String.valueOf(expires);` `    ``// 如果当前锁不存在，返回加锁成功``    ``if` `(jedis.setnx(lockKey, expiresStr) == ``1``) &#123;``        ``return` `true``;``    ``&#125;` `    ``// 如果锁存在，获取锁的过期时间``    ``String currentValueStr = jedis.get(lockKey);``    ``if` `(currentValueStr != ``null` `&amp;&amp; Long.parseLong(currentValueStr) &lt; System.currentTimeMillis()) &#123;``        ``// 锁已过期，获取上一个锁的过期时间，并设置现在锁的过期时间``        ``String oldValueStr = jedis.getSet(lockKey, expiresStr);``        ``if` `(oldValueStr != ``null` `&amp;&amp; oldValueStr.equals(currentValueStr)) &#123;``            ``// 考虑多线程并发的情况，只有一个线程的设置值和当前值相同，它才有权利加锁``            ``return` `true``;``        ``&#125;``    ``&#125;` `    ``// 其他情况，一律返回加锁失败``    ``return` `false``;` `&#125;`</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>那么这段代码问题在哪里？1. 由于是客户端自己生成过期时间，所以需要强制要求分布式下每个客户端的时间必须同步。 2. 当锁过期的时候，如果多个客户端同时执行jedis.getSet()方法，那么虽然最终只有一个客户端可以加锁，但是这个客户端的锁的过期时间可能被其他客户端覆盖。3. 锁不具备拥有者标识，即任何客户端都可以解锁。</p>
<h3 id="解锁代码"><a href="#解锁代码" class="headerlink" title="解锁代码"></a>解锁代码</h3><p><strong>正确姿势</strong></p>
<p>还是先展示代码，再带大家慢慢解释为什么这样实现：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">`public` `class` `RedisTool &#123;` `    ``private` `static` `final` `Long RELEASE_SUCCESS = 1L;` `    ``/**``     ``* 释放分布式锁``     ``* @param jedis Redis客户端``     ``* @param lockKey 锁``     ``* @param requestId 请求标识``     ``* @return 是否释放成功``     ``*/``    ``public` `static` `boolean` `releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) &#123;` `        ``String script = ``&quot;if redis.call(&apos;get&apos;, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(&apos;del&apos;, KEYS[1]) else return 0 end&quot;``;``        ``Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));` `        ``if` `(RELEASE_SUCCESS.equals(result)) &#123;``            ``return` `true``;``        ``&#125;``        ``return` `false``;` `    ``&#125;` `&#125;`</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>可以看到，我们解锁只需要两行代码就搞定了！第一行代码，我们写了一个简单的Lua脚本代码，上一次见到这个编程语言还是在《<a href="http://www.amazon.cn/gp/product/B004WHZGZQ/ref=as_li_qf_sp_asin_il_tl?ie=UTF8&amp;tag=importnew-23&amp;linkCode=as2&amp;camp=536&amp;creative=3200&amp;creativeASIN=B004WHZGZQ" target="_blank" rel="noopener">黑客与画家</a>》里，没想到这次居然用上了。第二行代码，我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里，并使参数KEYS[1]赋值为lockKey，ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行。</p>
<p>那么这段Lua代码的功能是什么呢？其实很简单，首先获取锁对应的value值，检查是否与requestId相等，如果相等则删除锁（解锁）。那么为什么要使用Lua语言来实现呢？因为要确保上述操作是原子性的。关于非原子性会带来什么问题，可以阅读【<a href="http://wudashan.cn/2017/10/23/Redis-Distributed-Lock-Implement/#releaseLock-wrongDemo2" target="_blank" rel="noopener">解锁代码-错误示例2</a>】 。那么为什么执行eval()方法可以确保原子性，源于Redis的特性，下面是官网对eval命令的部分解释：</p>
<p><a href="http://www.importnew.com/27477.html/redis%e5%88%86%e5%b8%83%e5%bc%8f%e9%94%81%e7%9a%84%e6%ad%a3%e7%a1%ae%e5%ae%9e%e7%8e%b0%e6%96%b9%e5%bc%8f_01" target="_blank" rel="noopener"><img src="http://incdn1.b0.upaiyun.com/2017/12/50e22f7a5ed74b5ae0314d731a728ea4.png" alt="Redis分布式锁的正确实现方式_01"></a></p>
<p>简单来说，就是在eval命令执行Lua代码的时候，Lua代码将被当成一个命令去执行，并且直到eval命令执行完成，Redis才会执行其他命令。</p>
<p><strong>错误示例1</strong></p>
<p>最常见的解锁代码就是直接使用jedis.del()方法删除锁，这种不先判断锁的拥有者而直接解锁的方式，会导致任何客户端都可以随时进行解锁，即使这把锁不是它的。</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">`public` `static` `void` `wrongReleaseLock1(Jedis jedis, String lockKey) &#123;``    ``jedis.del(lockKey);``&#125;`</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p><strong>错误示例2</strong></p>
<p>这种解锁代码乍一看也是没问题，甚至我之前也差点这样实现，与正确姿势差不多，唯一区别的是分成两条命令去执行，代码如下：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">`public` `static` `void` `wrongReleaseLock2(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) &#123;` `    ``// 判断加锁与解锁是不是同一个客户端``    ``if` `(requestId.equals(jedis.get(lockKey))) &#123;``        ``// 若在此时，这把锁突然不是这个客户端的，则会误解锁``        ``jedis.del(lockKey);``    ``&#125;` `&#125;`</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>如代码注释，问题在于如果调用jedis.del()方法的时候，这把锁已经不属于当前客户端的时候会解除他人加的锁。那么是否真的有这种场景？答案是肯定的，比如客户端A加锁，一段时间之后客户端A解锁，在执行jedis.del()之前，锁突然过期了，此时客户端B尝试加锁成功，然后客户端A再执行del()方法，则将客户端B的锁给解除了。</p>
<h2 id="总结"><a href="#总结" class="headerlink" title="总结"></a>总结</h2><p>本文主要介绍了如何使用Java代码正确实现Redis分布式锁，对于加锁和解锁也分别给出了两个比较经典的错误示例。其实想要通过Redis实现分布式锁并不难，只要保证能满足可靠性里的四个条件。互联网虽然给我们带来了方便，只要有问题就可以google，然而网上的答案一定是对的吗？其实不然，所以我们更应该时刻保持着质疑精神，多想多验证。</p>
<p>如果你的项目中Redis是多机部署的，那么可以尝试使用Redisson实现分布式锁，这是Redis官方提供的Java组件，链接在参考阅读章节已经给出。！</p>

      
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                <i class="fa fa-chevron-left"></i> final关键字详解
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                mysql innodb的行级锁和表锁 <i class="fa fa-chevron-right"></i>
              </a>
            
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              <p class="site-author-name" itemprop="name">xiezc</p>
              <p class="site-description motion-element" itemprop="description">主要一些技术文章, 有些文章是转载的</p>
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        <div class="copyright">&copy; <span itemprop="copyrightYear">2019</span>
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    <i class="fa fa-user"></i>
  </span>
  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">xiezc</span>

  
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  if (Object.prototype.toString.call(window.Promise) !== '[object Function]') {
    window.Promise = null;
  }
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  <script>
    function showTime(Counter) {
      var query = new AV.Query(Counter);
      var entries = [];
      var $visitors = $(".leancloud_visitors");

      $visitors.each(function () {
        entries.push( $(this).attr("id").trim() );
      });

      query.containedIn('url', entries);
      query.find()
        .done(function (results) {
          var COUNT_CONTAINER_REF = '.leancloud-visitors-count';

          if (results.length === 0) {
            $visitors.find(COUNT_CONTAINER_REF).text(0);
            return;
          }

          for (var i = 0; i < results.length; i++) {
            var item = results[i];
            var url = item.get('url');
            var time = item.get('time');
            var element = document.getElementById(url);

            $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF).text(time);
          }
          for(var i = 0; i < entries.length; i++) {
            var url = entries[i];
            var element = document.getElementById(url);
            var countSpan = $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF);
            if( countSpan.text() == '') {
              countSpan.text(0);
            }
          }
        })
        .fail(function (object, error) {
          console.log("Error: " + error.code + " " + error.message);
        });
    }

    function addCount(Counter) {
      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
      var url = $visitors.attr('id').trim();
      var title = $visitors.attr('data-flag-title').trim();
      var query = new AV.Query(Counter);

      query.equalTo("url", url);
      query.find({
        success: function(results) {
          if (results.length > 0) {
            var counter = results[0];
            counter.fetchWhenSave(true);
            counter.increment("time");
            counter.save(null, {
              success: function(counter) {
                var $element = $(document.getElementById(url));
                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(counter.get('time'));
              },
              error: function(counter, error) {
                console.log('Failed to save Visitor num, with error message: ' + error.message);
              }
            });
          } else {
            var newcounter = new Counter();
            /* Set ACL */
            var acl = new AV.ACL();
            acl.setPublicReadAccess(true);
            acl.setPublicWriteAccess(true);
            newcounter.setACL(acl);
            /* End Set ACL */
            newcounter.set("title", title);
            newcounter.set("url", url);
            newcounter.set("time", 1);
            newcounter.save(null, {
              success: function(newcounter) {
                var $element = $(document.getElementById(url));
                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(newcounter.get('time'));
              },
              error: function(newcounter, error) {
                console.log('Failed to create');
              }
            });
          }
        },
        error: function(error) {
          console.log('Error:' + error.code + " " + error.message);
        }
      });
    }

    $(function() {
      var Counter = AV.Object.extend("Counter");
      if ($('.leancloud_visitors').length == 1) {
        addCount(Counter);
      } else if ($('.post-title-link').length > 1) {
        showTime(Counter);
      }
    });
  </script>



  

  
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(function(){
    var bp = document.createElement('script');
    var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0];
    if (curProtocol === 'https') {
        bp.src = 'https://zz.bdstatic.com/linksubmit/push.js';        
    }
    else {
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    var s = document.getElementsByTagName("script")[0];
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})();
</script>


  
  

  

  

  

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</html>
